溫帶闊葉落葉樹種葉片性狀季節變化預測研究取得進展

　　植物功能性狀是植物在形態、生理和化學等方面的屬性或特征，反映了植物對生長環境的長期適應。在生態與進化學研究中，植物性狀可衡量植物個體的適合度或表現，探究群落構建的機制；植物性狀及其多樣性（即功能多樣性）可預測生態系統（多）功能和服務。植物性狀及其多樣性是生態學研究的前沿熱點之一。植物性狀在種內、種間產生變異，且在時空尺度上也會發生較大變化；植物性狀的測定費時、費力，且成本較高。在當前全球變化對生態系統功能和服務產生深遠影響的背景下，如何更好地預測植物性狀的變化是亟待解決的重要科學問題之一。基于高光譜（Hyper-spectroscopy，350-2500 nm可見光-近遠紅外波段）的統計模型（Partial least-squares regression，PLSR）用于預測植物性狀的變化。以往研究表明葉片高光譜特征可以較好地預測植物葉片性狀的變異，但并未考慮植物性狀的季節性變化，尤其是在季節明顯的溫帶地區。葉片光譜特征是否可以準確地預測葉片性狀的季節性變異尚不清楚。中國科學院西北高原生物研究所以英國8種常見的溫帶闊葉落葉樹種為研究對象，測定了21個葉片性狀和葉片光譜特征的季節性變化，探討葉片光譜特征是否可以捕獲葉片性狀的季節性變異。

　　結果表明，大部分葉片性狀和葉片光譜特征呈現出顯著的季節性變化，而成熟葉片的變異程度較小；葉片光譜特征可以準確地預測大部分葉片性狀的季節性變異，且成熟葉片的預測準確度較高；對于某幾個性狀，PLSR模型預測準確度受到物種的影響，因而PLSR模型不能在單一物種水平準確度預測葉片性狀的季節性變化。該研究為基于遙感高光譜圖像（Hyperspectral imaging）的大尺度植物性狀及其多樣性的研究、制圖和長期監測奠定了基礎。

　　相關研究成果以Predicting leaf traits of temperate broadleaf deciduous trees from hyperspectral reflectance: can a general model be applied across a growing season?為題，發表在Remote Sensing of Environment上。研究工作得到國家留學基金委公派留學項目的支持。

　　論文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425721004879

圖1.21個葉片性狀的季節性變化

圖2.葉片光譜特征（反射率，Reflectance）的季節性變化